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摘要:
考虑到中文评价文本的整体情感倾向性与其表达的情感顺序有很大关系,且在具有情感倾向的中文文本中,越是靠近文本最后所表达的情感倾向,对于整个文本的情感分类影响越大.因此对于情感倾向表达不明显或者表达不单一的短文本,通过考虑文本中情感节点出现的顺序以及情感转折同化来对文本进行情感分类.在来自某购物网站爬取的中评评价文本数据集上的实验结果显示,提出的分类方法明显高于单纯基于词特征的支持向量机(SVM)分类器.
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文献信息
篇名 基于情感时序距离和转折同化的文本情感分类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 文本情感分类 支持向量机 情感距离 转折同化
年,卷(期) 2018,(14) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 158-162
页数 5页 分类号 TP391
字数 6308字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1703-0332
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑诚 安徽大学计算机科学与技术学院 103 1013 15.0 28.0
2 曹杨 安徽大学计算机科学与技术学院 2 6 2.0 2.0
3 谈小雨 安徽大学计算机科学与技术学院 1 4 1.0 1.0
4 于秀开 安徽大学计算机科学与技术学院 2 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
文本情感分类
支持向量机
情感距离
转折同化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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